Digitales Assistenzsystem für Urban Mining

Ziel ist die Entwicklung eines durch Künstliche Intelligenz (KI) und Mixed Reality (MR) gestützten digitalen Assistenzsystems, das Gebäudebestände bewertet und damit Fachleute dabei unterstützt, den Wert verbauter Produkte zu erfassen und ihre Wiederverwendung wirtschaftlich zu bewerten.

„MIRAKEL wird ein Werkzeug, das den verborgenen Wert von Gebäudebeständen sichtbar und nutzbar macht“, erklärt Prof. Dr.-Ing. Patrick Teuffel, Professor für Innovation und Nachhaltigkeitsstrategien an der SRH University. „Damit kann Urban Mining zum Standardprozess im Bauwesen werden.“ 

Im Zentrum steht eine praxisnahe Anwendung: Gebäude werden vor Rückbau oder Sanierung mithilfe von Smartphone und 3D-Kamera interaktiv erfasst. Die gewonnenen Bauteildaten werden mit vorhandenen Informationen zum Gebäude, mit Material- und Ökobilanzdatenbanken sowie wirtschaftlichen Erfahrungswerten verknüpft und bei Bedarf live ergänzt. Auf dieser Basis ermittelt MIRAKEL automatisch Wiederverwendungspotenziale, realistische Kosten, Erlöse und Umweltwirkungen wie Emissionseinsparungen.

„Unser Ansatz reduziert Informationsunsicherheiten zu Bestandsgebäuden und schafft eine fundierte Datengrundlage für Portfolioentscheidungen“, so Prof. Teuffel weiter. „Das erleichtert nicht nur die Planung ‚form follows availability‘, sondern verbessert insgesamt die Wirtschaftlichkeit zirkulärer Bauprozesse.“

Technologisch kombiniert MIRAKEL erstmals mehrere digitale Schlüsseltechnologien in einem durchgängigen Prozess:

• Erklärbare künstliche Intelligenz (XAI) für nachvollziehbare Empfehlungen zur Reduktion von Unsicherheiten, Verbesserung von Schätzungen und Erhöhung der Planbarkeit, bspw. Einschätzung von Materialqualitäten und Potenzialen
  
  
• Mixed Reality (MR) ermöglicht die interaktive, standardisierte Begehung von Bestandsgebäuden, Beschleunigung von Inspektionen und Schließung von Dokumentationslücken
  
  
• Interaktives maschinelles Lernen (IML) integriert kontinuierlich das fachliche Feedback der Expert:innen vor Ort in die KI und präzisiert die Bewertungsmodelle
  
  
• Knowledge Graphs verknüpfen strukturiert Bestands-, Material-, Kosten- und Nachhaltigkeitsdaten zur Abbildung komplexer Zusammenhänge

Ein besonderer Fokus liegt auf der Integration von Re-Use-Objekten in digitale Planungsmethoden mit Building Information Modeling (BIM) - der digitalen Modellierung und Verwaltung von Gebäudedaten. Nutzende sollen unterschiedliche Rückbau- und Verwertungsszenarien simulieren und vergleichen können. Der Prototyp wird in realen Gebäuden getestet und kontinuierlich weiterentwickelt.

Das Projekt wird von einem interdisziplinären Konsortium getragen: Concular, Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, SRH University, BIM Berliner Immobilienmanagement GmbH, ryze technologies, Knepper und CIRCULAR STRUCTURAL DESIGN bündeln ihre Expertise aus Baupraxis, Immobilienmanagement, Digitalisierung, KI, Forschung und zirkulärem Design.

Die SRH University übernimmt dabei die wissenschaftliche Begleitung und Evaluierung von Technologien zur Wiederverwendung von Bauteilen. Dazu gehören die Entwicklung von Bewertungsmethoden und die Durchführung von Machbarkeitsstudien. 

„Wir verbinden Forschung, Praxis und Lehre eng miteinander“, betont Prof. Dr.-Ing. Patrick Teuffel. „Unsere Studierenden arbeiten direkt an aktuellen Fragestellungen des nachhaltigen Bauens und der digitalen Transformation.“

Die Ergebnisse des Projekts fließen sowohl in die Lehre - etwa im Masterstudiengang „Engineering and Sustainable Technology Management – Smart Building Technologies“ - als auch in Fachpublikationen und Konferenzbeiträge ein.

Das Projekt „Mixed-Reality- und vertrauenswürdiges KI-basiertes Assistenzsystem zur Einschätzung von Werten anthropogener Lager und Kosten von Erschließungsprozessen in der Kreislaufwirtschaft“ (MIRAKEL) wird vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) unter dem Förderkennzeichen 033R422E im Rahmen der Strategie Forschung für Nachhaltigkeit (FONA) über 30 Monate mit einem Gesamtvolumen von ca. 2,6 Millionen Euro gefördert.

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Quelle und Fotos: SRH University of Applied Sciences Heidelberg